## Analisis Retinal Optical Coherence Tomography (OCT) Untuk Deteksi Kerusakan Retina Menggunakan Metode Machine Learning
Anita Ratnasari
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia anita.ratnasari@undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-07 Penelitian ini mencoba untuk menggunakan support vector machine dan otsu thresholding sebagai  usulan  model  algoritma  untuk  mengklasifikasi  citra Retinal optical coherence tomography (OCT). Pada penelitian ini, terdapat dua jenis yang diimplementasikan dalam melakukan klasifikasi dataset citra retina. Skenario  yang  pertama  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma support  vector  machine tanpa  metode otsu  thresholding dan skenario kedua adalah melakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma support  vector  machine dengan  metode otsu  thresholding dengan  berbagai nilai parameter. Berdasarkan hasil eksperimen, klasifikasi dataset citra retina menggunakan  algoritma support  vector  machine tanpa  metode otsu thresholding mendapatkan  akurasi  63.00%  sedangkan  klasifikasi  dengan menggunakan  algoritma support  vector  machine dengan  metode otsu thresholding dengan nilai parameter (0, 255), (50, 255), (100, 255), (150, 255) mendapatkan akurasi 59.30%.
Kata Kunci: Retinal optical coherence tomography Support vector machine Otsu Thresholding

## ABSTRACT

## Keywords:
Retinal optical coherence tomography Support vector machine Otsu Thresholding This study attempts to use support vector machine and otsu thresholding as proposed algorithm models to classify Retinal optical coherence tomography (OCT) images. In this study, there are two types implemented in classifying retinal image datasets. The first scenario is to classify using the support vector machine  algorithm  without  the  otsu  thresholding  method  and  the  second scenario is to classify using the support vector machine algorithm with the otsu  thresholding  method  with  various  parameter  values.  Based  on  the experimental results, classification of retina image datasets using the support vector machine algorithm without the otsu thresholding method obtained an accuracy  of  63.00%  while  classification  using  the  support  vector  machine algorithm with the otsu thresholding method with parameter values (0, 255), (50, 255), (100, 255), (150, 255) obtained an accuracy of 59.30%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Anita Ratnasari Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia Email: anita.ratnasari@undira.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan komputer mendukung beberapa perkembangan berbagai jenis teknologi baru [1]–[10]. Salah satu teknologi baru yaitu model machine learning untuk pencitraan medis menghadapi tantangan dalam hal keandalan dan interpretabilitas. Perangkat canggih untuk menangkap data dan ukuran database yang besar yang  tersedia  untuk  riset  mengubah  interpretasi  tentang  banyak  proses  dan  eksperimen  pada  citra  klinis. Namun, akuisisi data hanyalah bagian dari proses dan tantangan utama tetap ekstraksi informasi citra klinis yang diproses [11], [12].
Teknologi machine  learning dapat  menjadi  pendekatan  yang  sesuai  untuk  tujuan  ini,  misalnya, pemodelan  output  sistem  pencitraan  dapat  dianggap  sebagai  dasar  dari  banyak  tugas  pemrosesan  gambar. Dalam penelitian ini, model machine learning untuk citra retina optical coherent tomography (OCT) digunakan untuk menganalisis kerusakan retina pada citra tersebut [13]–[15].
Citra  OCT  sering  dikaitkan  dengan  tingkat  kontras  visual  rendah,  sehingga  penelitian  sebelumnya berfokus pada peningkatan kontras pada citra OCT. Misalnya, penggunaan algortima wavelet, least squares fitting,  dan  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  model  machine  learning  dan  image  processing  digunakan  untuk peningkatan kontras dan klasifikasi citra untuk menunjukkan kinerja dalam meningkatkan akurasi klasifikasi citra retina [16][17][18].
Dalam pemodelan statistik, dengan memperkirakan fungsi distribusi probabilitas dari suatu citra, semua sifat  statistiknya  dapat  dihitung  secara  analitis.  Untuk  analisis  tersebut,  pendekatan  umum  untuk memperkirakan parameternya dapat dilakukan dengan metode seperti maximum a posterior (MAP). Namun, dalam beberapa kondisi, metode non parametrik dapat digunakan untuk menemukan distribusi data yang sesuai [19], [20].
Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini mencoba untuk menggunakan support vector machine (SVM)  dan  otsu  thresholding  sebagai  usulan  model  algoritma  untuk  mengklasifikasi  citra retinal  optical coherence tomography (OCT).

## 2. METODE PENELITIAN
Deskripsi umum dari metode yang diusulkan, yang terdiri dari enam langkah untuk klasifikasi citra retinal optical coherence tomography (OCT). Secara umum, penelitian ini akan melakukan dua jenis yang eksperimen klasifikasi  dataset  citra  retina.  Skenario  yang  pertama  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma support  vector  machine tanpa  metode otsu  thresholding dan  skenario  kedua  adalah  melakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma support vector machine dengan metode Otsu Thresholding dengan berbagai nilai parameter. Tahapan eksperimen dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Metode Penelitian
Tahap pertama, citra retinal optical coherence tomography (OCT) yang telah dikumpulkan berjumlah 4000 data akan dipersiapkan sesuai kelas yang telah ditentukan. Pada eksperimen ini, metode otsu thresholding Digunakan  untuk  menormalkan  histogram  citra  OCT  sebagai  fungsi  probabilitas  kepadatan  diskrit. Paramater yang ada di algoritma Otsu antara lain InputArray src, OutputArray, double thresh, double maxval, int type. Paramater source menujuukan input Image array (harus dalam grayscale ). Paramater 𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 menujukkan nilai threshold di bawah dan di atas nilai piksel mana yang akan berubah. Paramater 𝑚𝑎𝑥𝑉𝑎𝑙 menunjukkan  nilai  maksimum  yang  dapat  ditetapkan  ke  piksel.  Paramater 𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝑖𝑛𝑔𝑇𝑒𝑐ℎ𝑛𝑖𝑞𝑢𝑒 menunjukkan jenis thresholding yang akan diterapkan.
Setelah itu, tahapan selanjutnya dilakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma support vector machine . Algoritma ini membandingkan parameter standar dari satu set nilai diskrit yang disebut set kandidat, dan mengambil salah satu yang memiliki akurasi klasifikasi terbaik. Adapun skenario lengkap dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Rencana Eksperimen Penelitian No Eksperimen Keterangan 1 SVM - 2 OTSU(0, 255) dan SVM img,0,255,cv.thresh_binary+cv.thresh_otsu 3 OTSU(50, 255) dan SVM img,50,255,cv.thresh_binary+cv.thresh_otsu 4 OTSU(100, 255) dan SVM img,100,255,cv.thresh_binary+cv.thresh_otsu 5 OTSU(150, 255) dan SVM img,150,255,cv.thresh_binary+cv.thresh_otsu Image acquisition Original image
Otsu Tresholding Enhanced image SVM classification Result

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Eksperimen pertama dilakukan dengan melakukan implementasi algoritma support vector machine (tanpa otsu thresholding )  pada  dataset  citra  retina  yang  berjumlah  4000  data.  Algoritma  support  vector  machine  akan melakukan  seleksi  perbandingan  parameter  standar  dari  satu  set  kandidat,  dan  mengambil  salah  satu  yang memiliki akurasi klasifikasi terbaik dari dataset citra retina. Adapun hasil nilai precision, recall, F1-score dan akurasi pada eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 Eksperimen ke-1 Menggunakan Support Vector Machine
Eksperimen kedua dilakukan dengan melakukan implementasi algoritma support vector machine dan otsu thresholding (0, 255) pada dataset citra retina. Metode otsu thresholding menggunakan iterasi untuk semua nilai  ambang  batas  atau threshold yang  mungkin  dan  menghitung  ukuran  untuk  tingkat  piksel  setiap  sisi ambang batas piksel yang ada di foreground atau background pada citra retina. Adapun hasil nilai precision, recall, F1-score dan akurasi pada eksperimen kedua dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 Eksperimen Support Vector Machine dengan Otsu Thresholding (0, 255)
Eksperimen ketiga dilakukan dengan melakukan implementasi algoritma support vector machine dan otsu thresholding (50, 255) pada dataset citra retina. Metode otsu ini melakukan analisis diskriminan dengan menentukan suatu variabel yang mampu membedakan antara dua kelompok area pada citra. Hasil dari analisis diskriminan adalah pemisahan objek foreground dan background citra retina. Adapun hasil nilai precision, recall, F1-score dan akurasi pada eksperimen ketiga dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4 Eksperimen Support Vector Machine dengan Otsu Thresholding (50, 255)
Eksperimen keempat dilakukan dengan melakukan implementasi algoritma support vector machine dan otsu thresholding (100, 255) pada dataset citra retina. Tujuan dari perhitungan otsu thresholding adalah untuk menemukan nilai ambang batas pada jumlah minimal untuk foreground dan background . Adapun hasil nilai precision, recall, F1-score dan akurasi pada eksperimen keempat dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 Eksperimen Support Vector Machine dengan Otsu Thresholding (100, 255)
Eksperimen kelima dilakukan dengan melakukan implementasi algoritma support vector machine dan otsu  thresholding (150,  255)  pada  dataset  citra  retina.  Cara  kerja otsu  thresholding dilakukan  dengan  cara membagi  histogram  citra gray  level secara  otomatis  menjadi  dua  daerah  tanpa  bantuan  pengguna  dalam memasukkan threshold .  Citra gray level memiliki rentang nilai antara 1 sampai 𝐿 , dimana 𝐿 = 255 dengan threshold yang berada disimbolkan dengan dengan 𝑘 sehingga nilai [ 1. . . 𝑘 ] merupakan background dan nilai [ 𝑘  + 1. . . 𝐿] merupakan  foreground.  Adapun  hasil  nilai  precision,  recall,  F1-score  dan  akurasi  pada eksperimen kelima dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 Eksperimen Support Vector Machine dengan Otsu Thresholding (150, 255)
Pada penelitian ini, terdapat dua jenis yang diimplementasikan dalam melakukan klasifikasi dataset citra retina. Skenario yang pertama adalah melakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma support vector machine tanpa  metode otsu  thresholding dan  skenario  kedua  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan menggunakan  algoritma support  vector  machine dengan  metode  Otsu  Thresholding  dengan  berbagai  nilai parameter.  Berdasarkan  hasil  eksperimen,  klasifikasi  dataset  citra  retina  menggunakan  algoritma support vector machine tanpa metode otsu thresholding mendapatkan akurasi 63.00% sedangkan klasifikasi dengan menggunakan algoritma support vector machine dengan metode otsu thresholding dengan nilai parameter (0, 255),  (50,  255),  (100,  255),  (150,  255)  mendapatkan  akurasi  59.30%.  Hasil  eksperimen  dapat  dilihat  pada Gambar 7 .
SVM OTSU (0, 255)
dan SVM OTSU (50, 255) dan SVM OTSU (100, 255) dan SVM OTSU (150, 255) dan SVM Keterangan 63,00% 59,30% 59,30% 59,30% 59,30% 57,00% 58,00% 59,00% 60,00% 61,00% 62,00% 63,00% 64,00% Ak ur as i

## 4. KESIMPULAN
Teori machine  learning dan image  processing merupakan  bidang  ilmu  untuk  menganalisis  kerusakan  retina  pada  citra retina optical coherent tomography (OCT). P enelitian ini mencoba untuk menggunakan support vector machine dan otsu thresholding sebagai usulan model algoritma untuk mengklasifikasi citra Retinal optical coherence tomography (OCT).  Pada  penelitian  ini,  terdapat  dua  jenis  yang  diimplementasikan  dalam  melakukan klasifikasi  dataset  citra  retina.  Skenario  yang  pertama  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma support  vector  machine tanpa  metode otsu  thresholding dan  skenario  kedua  adalah  melakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma support vector machine dengan metode otsu thresholding dengan berbagai nilai parameter. Berdasarkan hasil eksperimen, klasifikasi dataset citra retina menggunakan algoritma support vector machine tanpa metode otsu thresholding mendapatkan akurasi 63.00% sedangkan klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma support  vector  machine dengan  metode otsu  thresholding dengan  nilai parameter (0, 255), (50, 255), (100, 255), (150, 255) mendapatkan akurasi 59.30%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LRPM)  Universitas  Dian Nusantara  (UNDIRA)  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  skema  penelitian  internal  dengan  No. Kontak: 11/92/H-SPK/II/2024.

## REFERENSI
[1] U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2] G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[3] D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[4] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[6] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[7] B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Waterfall  (Studi  Kasus:  APM  Frozen  Food),” J.  RESTIKOM  Ris.  Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[8] B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[9] S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[10]  I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[11]  D.  S.  Kermany et  al. ,  “Identifying  medical  diagnoses  and  treatable  diseases  by  image-based  deep learning,” Cell , vol. 172, no. 5, pp. 1122–1131, 2018.
[12]  M.  Yeo et  al. ,  “Review  of  deep  learning  algorithms  for  the  automatic  detection  of  intracranial hemorrhages on computed tomography head imaging,” J. Neurointerv. Surg. , vol. 13, no. 4, pp. 369– 378, 2021.
[13]  I. Castiglioni et al. , “AI applications to medical images: From machine learning to deep learning,” Phys. Medica , vol. 83, pp. 9–24, 2021.
[14]  E. Korot et al. , “Code-free deep learning for multi-modality medical image classification,” Nat. Mach. Intell. , vol. 3, no. 4, pp. 288–298, Apr. 2021.
[15]  P.  P.  Sengupta et  al. ,  “Proposed  requirements  for  cardiovascular  imaging-related  machine  learning evaluation  (PRIME):  a  checklist:  reviewed  by  the  American  College  of  Cardiology  Healthcare Innovation Council,” Cardiovasc. Imaging , vol. 13, no. 9, pp. 2017–2035, 2020.
[16]  M. C. Pierce, D. J. Javier, and R. Richards‐Kortum, “Optical contrast agents and imaging systems for detection and diagnosis of cancer,” Int. J. cancer , vol. 123, no. 9, pp. 1979–1990, 2008.
[17]  A. H. Kashani et al. , “Optical coherence tomography angiography: a comprehensive review of current methods and clinical applications,” Prog. Retin. Eye Res. , vol. 60, pp. 66–100, 2017.
[18]  W. Drexler and J. G. Fujimoto, “State-of-the-art retinal optical coherence tomography,” Prog. Retin. Eye Res. , vol. 27, no. 1, pp. 45–88, 2008.
[19]  P. Mishra, C. M. Pandey, U. Singh, A. Keshri, and M. Sabaretnam, “Selection of appropriate statistical methods for data analysis,” Ann. Card. Anaesth. , vol. 22, no. 3, p. 297, 2019.
[20]  F.  Orcan,  “Parametric  or  non-parametric:  Skewness  to  test  normality  for  mean  comparison,” Int.  J. Assess. Tools Educ. , vol. 7, no. 2, pp. 255–265, 2020.